大數據技術與傳統行業的融合探析

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1前言

1.1研究背景

大數據工具在每個方面各有其特點。就其數據數量而言，大數據所能提供的數據體量是巨大的，從百度搜集的資料看來，每天產生的新導航所需要的數據資料超過1.5pb，這是令人難以想象的。再看數據的類型，大數據所搜集的數據類型多樣，種類齊全，而且并不局限于文字形式。大數據處理數據的速度也是現有的軟件工具無法企及的。貴州省通過了《貴州省大數據發展應用促進條例》，這是中國首部地方性的關于大數據的法規，將大數據產業與法制方式相結合，以法律保障的形式引領和推進大數據產業的蓬勃發展。說明了政府對大數據產業的重視，也從一個側面揭示了大數據美好的發展前景。接下來，本文將介紹大數據與生物醫療，征信體制，電子商務的結合與發展。

1.2國內外文獻綜述

大數據技術的普及使互聯網金融成為新型的金融業務模式，對金融市場發展提供了重要的幫助。該業務模式的發展讓交易更加便捷化和多元化，提升了金融市場的活躍程度。但是信用管理機制的缺失讓金融平臺對風險的預防能力和管理的效率下降。基于這個背景，建立完整的互聯網信用系統是政府，銀行及有關部門在當期互聯網金融信息形勢下的重要任務。大數據技術的飛速發展讓大批互聯網理財產品涌現并占據了金融理財的主要市場，對于傳統理財帶來了不小的影響和挑戰。這些網絡理財產品能在金融理財市場上取得如此成功的成績與其獨有的創新性和對用戶帶來的便利與實惠離不開關系。本文就互聯網理財產品的創新性優勢入手，討論可行性的策略措施促進其在互聯網信息時代的發展。建立了處置效應模型，并且收集了來自印度居民的消費信息，來估計對于小微居民或者小微企業貸款，是否會給這些偏遠地區居民帶來福利。

2大數據應用領域

2.1大數據與生物醫療

隨著我國計算機科學技術的發展，對于數據的處理分析提出了越來越高的要求。最近幾年，伴隨著人們生活水平的不斷提高，人們對于健康以及生物醫療有了更多的關注。我國政府開展的醫療改革始終遵循以患者利益為重的原則，積極利用大數據工具，推陳出新，打破常規，為人民謀福利。精準醫療這一概念是由美國總統奧巴馬在做“精準醫學計劃”報告時所提出來的。精準醫療具體是指在傳統的醫療基礎上、隨著生物技術的不斷進步，比如基因組測序的技術的研究與發展，生物信息學與大數據和人工智能方面的結合而逐步發展起來的新型更利民的醫療方式。通過利用基因工程等先進的醫學醫療技術，對海量患者的醫學信息進行分析與篩選，從而找出對待特定疾病的良方，最終達到對癥下藥精準醫療的目的，提高疾病診治與預防的效益，提高疾病診治與預防的效益。隨著信息化時代的到來，各大醫療機構受其影響不斷提高自身的信息化程度。但傳統生物醫學的研究方法無法匹配信息的高速流動，一個生物醫療大數據平臺的建設就成為了必然趨勢。通過收集電子健康檔案中的信息，對海量患者的數據信息、基因片段、臨床信息進行整合。再輸入平臺共享數據，形成精準醫療數據網絡，從而剖析數據之間的聯系。通過這些技術的結合，可以進一步增加患者患病癥狀檔案的使用價值，最終達到精準醫療的目的。

（1）數據獲取

摒棄傳統死板的單一病例錄入，采用多樣化的錄入形式與處理模型，根據不同患者的不同癥狀，病種，對接各個數據庫接口完成錄入。實現醫療研究的個性化需求。數據來源包括基礎科學研究，臨床研究等。

（2）數據存儲

設計精準醫療大數據存儲模型，實現精準醫療數據的快速加載以供查閱。

（3）數據處理與分析

通過云計算解決方案或者服務器集群解決方案，不僅解決的數據碎片化的問題，同時也很好的保護了患者數據的隱私程度。并重點針對精準醫學的臨床表型、生化監測、影像資料、系譜和遺傳監測等內容建立知識庫和分析模型庫，實現基于醫學術語詞典、同義詞詞典的非結構化病歷數據深度分析。

（4）數據平臺的構建

完成精準醫療大數據平臺的構建，實現患者數據的合理充分利用，滿足臨床及研究的要求。

2.2大數據與電商平臺的結合

大數據技術通過在電商平臺的應用，能夠為用戶精準的推薦商品。飛速發展的經濟目睹了電商產業的蓬勃發展，目前主流電商平臺有天貓，京東等。2017年天貓雙11活動再次刷新了銷售記錄，雙11全天支付總筆數達到14.8億，全天物流訂單達8.12億，交易覆蓋全球225個國家和地區。在使用電商平臺的過程中往往會發現，平臺推薦給你的許多商品，其實與你正在瀏覽或者不久前瀏覽過的商品相同或者類似，為我們帶來了許多便利。比如，有一位孕婦想要到天貓上購買嬰幼兒產品，她瀏覽過一些商品后，平臺會自動為她推薦相似的商品，而且大多數物美價廉，這樣一來，就增加了平臺的便利性，減少了用戶操作的空間，增大了平臺的吸引力。通過收集用戶數據，對用戶的年齡分布、行為習慣及個人喜好作出分析判斷，從而得出結論，并把相關的商品推薦給用戶。天貓就利用了大數據技術方法，向用戶精準的推薦商品，具體表現為：首頁：除了各種專題運營活動外，根據用戶的瀏覽歷史猜你喜歡；商品詳情頁：基于大眾瀏覽和商品相關性的看了又看；會員中心：根據用戶瀏覽猜你喜歡；訂單詳情頁：運營活動推薦，關注品牌的熱賣單品；購物車頁：掌柜熱賣、品牌收藏、最近瀏覽、猜你喜歡。大數據技術的發展是購物軟件精準推薦的功能得以實現。通過搜集用戶的日常購物信息，瀏覽網頁信息，購物車等信息的數據，運用機器學習的方法進行數據的回歸處理，最終達到給用戶精準推薦的功能。目前商品推薦的手段和方法多種多樣，使得用戶的購物體驗和方便程度都得到了提升。另外，推薦給用戶的商品大多物美價廉，做到賣方買方雙贏的局面。

2.3大數據與征信體制的結合

當前，隨著我國計算機技術的提高與優化，計算機越來越多的與金融行業進行結合，尤其是大數據在我國征信體制方面的應用。阿里巴巴螞蟻金服旗下的芝麻信用就是其中之一。芝麻信用通過借鑒美國FICO公司的信用評分系統，結合我國的實際情況，推出了適用于我國的信用評分系統。芝麻信用致力于解決消費者和商家之間的信任問題。依托大數據、云計算等創新技術，在商業貸款，日常消費等多個場景，為消費者帶來眾生平等信用服務，比如免押金租用自行車、低息貸款等，提升信用帶給人們的好處。與此同時，幫助商家減少交易成本、提高交易效率、降低風險和擴大銷量。

2.3.1運作方式

（1）數據來源

目前芝麻信用的數據主要來源于以下幾個方面：阿里巴巴旗下的電商平臺的交易記錄及用戶數據，螞蟻金服集團擁有的用戶數據，主要取自支付寶等軟件。芝麻信用是通過搜集個人的多方面數據，通過信用評價體系評估出芝麻信用分。所搜集的個人信息主要包含五個方面：用戶的行為偏好、信用歷史、履約能力、人脈關系、身份特質。對用戶評估出信用分，可以通過分數直觀的反映用戶的信用程度，幫助互聯網金融企業快速準確的判定用戶的借貸還款能力，減少交易成本，縮短信用評價的時間。

（2）數據處理

征信機構首先對搜集到用戶的基礎行為，銀行借貸，生活開銷，家電產品和稅務等多樣化的結構化和非結構化的數據進行數據清洗，歸類和初步加工，然后進行變量預篩選，對這些處理后的數據用機器學習，邏輯回歸技術得出相關函數關系，再使用梯度提升決策樹，隨機森林，神經網絡的暗箱模型繼續處理二次數據，最后得出對于用戶的信用評定分。芝麻信用的評分系統是參考較為成熟的美國FICO信用評級指標，對芝麻信用分進行區間設置來反應信用程度，評分越高代表信用越好。

2.3.2獨特優勢

芝麻信用所有的用戶都開通了實名認證，覆蓋廣泛，使信用評價大眾化。芝麻信用應用已經覆蓋信用金融、信用租車、信用酒店、信用租房、信用簽證等多個領域，普通老百姓能夠簡單、直觀的感受到信用的價值和便利。

3結論與展望

就目前的狀況而言，大數據工具為我們帶來了許許多多的便利，不論是芝麻信用，精準醫療大數據平臺還是天貓京東等的精準商品推薦，切實方便了我們的生活。此外，當前的大數據技術仍然不夠完善，對于數據的處理方法和手段還有很大的提升空間，還需要科研人員潛心研究。可以通過將最新的機器學習和人工智能技術結合到其他行業，促進社會的發展方便人民生活。還需要科研人員潛心研究。2017年12月8日，在中共中央政治局實施國家大數據戰略集體學習會上發表重要講話，指出大數據技術的出現是信息化發展的新階段。有效利用大數據分析方法和技術手段，對經濟發展、社會進步、人民生活都有重大的促進作用。把大數據產業發展提到前所未有的高度，體現了黨和國家對大數據的高度重視。因此，我們要大力發展大數據技術，促進大數據與其他行業的結合。